Modalità di riparazione
Nessun vero vantaggio (nessun vantaggio macroscopico)
L'assenza di un vantaggio lordo significa che le strategie adottate non battono mai il lancio di una moneta, nemmeno prima di considerare i costi. È il motivo più comune per cui scartiamo una strategia, e anche il meno prevedibile.
Una strategia ha un vantaggio quando le sue regole battono un'entrata casuale, decisa dal lancio di una moneta, sulle stesse barre, prima ancora che venga detratto un centesimo di costo. L'assenza di un vantaggio significativo significa che il segnale non ha mai previsto nulla. Le entrate erano rumore mascherato da logica.
Questo è il motivo più comune per cui scartiamo una strategia, ed è la scoperta che meno ci si aspetta. Quasi la metà di tutto ciò che eliminiamo fallisce proprio qui, prima che lo slippage o lo spread entrino in gioco. La storia popolare è che i costi uccidono le strategie. Nella maggior parte dei casi, non ne hanno nemmeno la possibilità. La maggior parte dei sistemi scartati non è mai stata realizzata.
Il test è meccanico. Prendi il numero esatto di operazioni della strategia, il suo schema di detenzione preciso, la sua esposizione al mercato precisa e sostituisci la logica di ingresso con il lancio di una moneta. Ripeti il processo per qualche migliaio di volte. Se il rendimento reale della strategia si trova all'interno della massa dei risultati casuali anziché nettamente al di sopra di essa, le regole non hanno aggiunto nulla. Qualunque sia l'aspetto della curva di rendimento, non si tratta di una previsione.
Questo fallimento è diverso da quello del trend-beta , dove una strategia riesce a superare la barra casuale, ma solo perché era rimasta silenziosamente long su un mercato in rialzo. Nessun vantaggio sostanziale è più evidente: la strategia non riesce nemmeno a superare quella barra inferiore. Non c'è alcun segnale da spiegare, perché non c'è mai stato un segnale.
Il rumore viene scambiato per un vantaggio più facilmente di quanto dovrebbe, perché testare un numero sufficiente di varianti di regole sulla stessa cronologia garantisce che alcune di esse supereranno la casualità per puro caso. Questo è il funzionamento dei test multipli . Regolate i parametri finché una di queste varianti casuali non si adatta perfettamente ai dati e vi ritroverete nell'overfitting . Mescolate la serie dei prezzi e rieseguite la regola: un test placebo , e una strategia senza un reale vantaggio si comporterà altrettanto bene su dati falsi come su dati reali. Questo è il segnale rivelatore.
Quando si analizza la curva di rendimento in modo più approfondito, chiedendosi se la regola preveda effettivamente la mossa successiva, la risposta è solitamente negativa. I costi vengono additati come responsabili perché sono facili da individuare in un foglio di calcolo. L'assenza di un segnale reale è più difficile da ammettere, quindi raramente viene addotta come motivazione.
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La ricerca alla base di questo
- White (2000). “A Reality Check for Data Snooping.” Econometrica 68(5). — Formalizza la questione di riferimento del lancio della moneta: se la migliore tra molte regole testate batta davvero il caso, o abbia semplicemente vinto una ricerca tra molti tentativi.
- Sullivan, Timmermann & White (1999). “Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap.” Journal of Finance 54(5). — Hanno eseguito un secolo di regole di trading del Dow attraverso lo stesso tipo di test; la migliore regola in-sample non si è ripetuta una volta che il data-snooping è stato prezzato.
- Bailey, Borwein, López de Prado & Zhu (2014). “Pseudo-matematica e ciarlatanismo finanziario: gli effetti dell'overfitting del backtest sulle prestazioni out-of-sample.” Notices of the AMS 61(5). — Mostra come testare molte varianti di regole possa produrre un backtest dall'aspetto eccezionale anche quando nessuna della logica sottostante prevede nulla di reale.
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